リモートワーク転職で自分らしく リラシク
  1. リモートワーク転職で自分らしく「リラシク」
  2. AIエンジニア(DL/機械学習)
  3. 【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/機械学習エンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業!

【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/機械学習エンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業!

おすすめポイント

製造業向けAIの社会実装に深く関われ、LLM・機械学習・MLOpsまで一気通貫で経験できるフルリモート可の成長環境です。

業務内容

◼️ミッション

エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。


◼️本ポジションについて

エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。


◼️仕事のやりがい

- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる


◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。

- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有


◼️取り組むテーマ例

- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備

◼️このポジションで期待する成果

- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる

【業務の変更の範囲】

募集要項

募集職種
リモートワーク補足 本社オフィスまたは京都オフィスへの出社、もしくはフルリモート可。リモート環境整備費補助制度あり。 雇用形態 正社員
勤務時間・勤務形態 【勤務時間】
フレックスタイム制 ※コアタイムなし ※フレキシブルタイム:5:00~22:00 ※スーパーフレックスタイム制 ※標準労働時間:1日8時間 ※月間所定労働時間:160時間前後

【働き方】
フルフレックス制

【時間外労働の有無】

月平均20時間~30時間

【裁量労働制の採用】


【休憩時間】
60分
想定年収 600万円 〜 1,000万円
語学力・国籍
開発環境 ◼️開発環境

- 言語:Python、SQL、TypeScript
- 機械学習・深層学習:PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、Hugging Face
- データ処理:Pandas、NumPy、SciPy
- API・アプリケーション:FastAPI、Next.js、React、Streamlit
- AI/生成AI:OpenAI API、Azure OpenAI Service、Anthropic Claude、Gemini、Amazon Bedrock、Vertex AI
- クラウド:AWS、Google Cloud、Azure
- コンテナ・運用:Docker、CI/CD、各種監視サービス
- データベース・データ基盤:PostgreSQL、MySQL、BigQuery
- コード管理:GitHub
- コミュニケーション:Slack、Notion
- その他:Cursor、ChatGPT、Claude、Gemini、GitHub Copilot など
※利用技術はプロジェクトや課題に応じて柔軟に選定します。
求めるスキル 必須スキル
- 機械学習、深層学習、画像認識、自然言語処理、時系列解析のいずれかに関する開発経験または研究経験
- Pythonを用いた機械学習モデル・アルゴリズムの実装経験
- テーブルデータ、画像、自然言語、時系列データのいずれかを扱ったモデル開発経験
- モデルの学習、評価、精度改善に関する基礎知識・経験
- Git/GitHubを用いた開発経験
- モデルをシステムやプロダクトで利用可能にすることへの関心
- PM、データサイエンティスト、Webエンジニア等と連携して開発を進められる力
- 日本語での円滑なコミュニケーション能力
※実務経験だけでなく、大学・大学院での研究、個人開発、インターン、業務委託、副業等での経験も歓迎します。

歓迎スキル
- 機械学習モデルの本番導入・運用・継続改善の経験
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、推薦、数理最適化等の開発経験
- MLOps、学習・推論基盤、モデル管理、実験管理、再学習フローの構築経験
- FastAPI、Flask、Django等を用いたモデルAPI開発経験
- Docker、クラウド、GPU環境等を活用した機械学習システム開発経験
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知等の経験
- Webアプリケーションや業務システムへのAIモデル組み込み経験
- LLM、RAG、AIエージェントと機械学習モデルを組み合わせた開発経験
- 製造業における品質、設備、生産、検査、サプライチェーン等の課題に関する知見
- 論文執筆、学会発表、特許出願、Kaggle等のコンペティション実績
- スタートアップや新規事業における0→1開発経験
- 技術選定、設計レビュー、コードレビュー、メンバー支援の経験

求める人物像
- エムニのミッションに共感し、機械学習技術を製造業の現場で活かしたい方
- モデルの精度検証だけで終わらず、本番で使われるAIシステムをつくりたい方
- 画像、設備ログ、生産データ、品質データなど、現場に根ざしたデータを扱うことに面白さを感じる方
- 精度、速度、運用性、コスト、保守性を含めて技術を磨き込みたい方
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、モデルをサービスとして届けたい方
- 顧客の業務背景を理解し、実用性の高いAI機能を実現したい方
- 新しいモデルや技術をキャッチアップし、実装・検証に活かせる方
- 不確実性のある課題にも仮説検証を重ねながら前向きに取り組める方
- スピード感のあるスタートアップ環境を楽しめる方
開発経験
就業場所 【雇入れ直後の就業場所】
東京都千代田区東神田1丁目11-5 石田ビル東神田3F

【就業場所の変更の範囲】

契約/試用期間 【契約期間】
期間の定めなし

【契約更新】


【契約更新の上限】


【試用期間】

6ヶ月
給与 【基本給】
月額369,943円~
※ 固定残業代は除く

【賃金形態】
年俸制

【固定残業代】
45時間/月 130,059円~
※ 45時間を超える時間外労働、休日労働、深夜労働について割増賃金を追加で支払う

【昇給制度】
昇給:年1回(業績・評価による)
休日・休暇 完全週休2日制(土・日)、祝日、有給休暇、年末年始休暇
入社日に有給休暇4日付与、入社半年後に6日付与
待遇・福利厚生 【待遇・福利厚生】
◼︎福利厚生
- 健康保険 / 厚⽣年⾦保険 / 雇⽤保険 / 労災保険 / 産育休制度完備 / 書籍購入制度 / 資格取得補助 / 出産祝い金制度 / 健康診断費用補助 / 貸与PC / 勉強会
- AI駆動ワーキング制度(AIツールの無制限、全額利用補助等)
- https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000017.000134983.html

【交通費手当(出社の際)】


【PC貸与有無】


【受動喫煙防止措置の有無】


【受動喫煙防止措置】
屋内喫煙可能場所あり、喫煙室設置

【受動喫煙防止措置の特記事項】
喫煙室設置
加入保険 健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険 選考プロセス 書類選考→面接(2~3回/オンライン実施)→内定
※面接はオンラインで実施します。
※職種やポジションに応じてリファレンスチェックを実施させていただく可能性があります

企業情報

企業名 株式会社エムニ
本社所在地 東京都千代田区東神田1丁目11-5 石田ビル東神田3F
会社設立年月日 2023/10/31
従業員数 151人
企業HP https://www.emuniinc.jp/
応募する

ここに掲載されている求人はごく一部です。
リラシクで取り扱う求人の約80%は非公開求人(Web公開NGや掲載前の求人)です。

非公開の理由

非公開の理由

企業のIT投資は秘匿性が高く、採用情報から機密情報が漏れないよう配慮が必要です。
魅力的なプロジェクトに携われる求人は、なかなか一般公開されません。
また、求人掲載前に既存の会員へ案内され、公開前にクローズとなる求人も多数あります。

魅力的な求人は大人気!会員登録でいち早く入手を

まずは、会員登録してエージェントに素早く希望条件を伝えましょう。

リモートワーク求人を探す

会社規模からリモートワーク求人を探す

会社の特徴からリモートワーク求人を探す

設立年数からリモートワーク求人を探す

語学・国籍からリモートワーク求人を探す

リモートワーク(テレワーク・在宅勤務)可能な新着求人

【地方フルリモート/リードフロントエンドエンジニア/実務5年~】自社プロダクトReDesigner のリモートワーク求人

~800 万円 / 年

◎詳細
期待する役割/主なミッションプロダクトチームに所属し、ReDesignerのWebアプリケーションのフロントエンド開発を牽引します。技術的な意思決定を能動的に行いながら、フロントエンド開発を1人で完結できるレベルで開発を進めていただけることを期待します。具体的な業務内容ReDesignerのWebアプリケーションのフロントエンド開発を中心に、プロダクトの成長を技術面から支えていただきます。開発時間の割合は、開発タスクが約80%、会議やコミュニケーションが約20%を想定しています。仕様についてはデザイナーやビジネスサイドと話し合って決め、技術的な設計や実装方法についてはフロントエンド側で能動的に検討・決定していただきます。スクラムに則った開発推進(スプリント単位でのタスク実行)を行いながら、以下の領域に携わっていただきます。<機能開発・実装領域> ・自社プロダクト「ReDesigner」「ReDesigner for Student」のWebアプリケーションのフロントエンド開発(Vue / Nuxtを使用)・デザイナーが作成したデザインに基づいたUI/UXの実装・バックエンドエンジニアと連携したAPIとの接続、データ取得・表示の実装・既存機能の改善や新規機能開発(ユーザー体験向上を目的とした機能追加・改修)<技術設計・アーキテクチャ領域> ・技術選定や実装方法の検討(ブラウザ毎の仕様の確認など)・パフォーマンス最適化(ページ読み込み速度の改善、レンダリング最適化など)・状態管理やUIの設計指針の検討・検証・セキュリティを考慮した実装・設計<開発基盤・品質向上領域> ・テストコードの作成・実行(ユニットテスト、E2Eテストなど)・コードレビューを通じた品質向上への貢献・ドキュメント整備(仕様書の補完など)・開発フローの改善提案・実行

【全国・エリア選択可/契約社員/WEBシステムアプリ・組込み系エンジニア】ポテンシャル歓迎/希望の勤務地考慮 のリモートワーク求人

~660 万円 / 年

◎詳細
【現住所・ご希望からの配属先考慮/希望に沿わない転勤なし/自身のなりたいエンジニアになれる豊富なサポート体制】

■業務内容:システム・アプリや制御組込の設計開発業務をお任せします。
【雇入れ直後:甲の指定する業務内容で、別途就業条件明示書で明示する。】

《業務例》
【システム・アプリ】
・産業ロボット向けWebUIの開発
・Android TV、カーナビシステム開発
・電車・飛行機・自動車など向け訓練用シミュレーターのアプリケーション開発
・XR開発
・銀行・保険会社向けの金融系システム開発
・在庫管理システム開発
・勤怠管理システムの機能追加開発

【制御組込み】
自動車:自動運転の制御ソフト・画像認識処理ソフト設計/ADAS設計開発/コントロールパネルディスプレイ設計
情報通信機器:家庭用ゲーム機器組み込み制御開発
産業機械:産業用ロボットアプリ開発


■契約社員の給与補足
賃金形態:時給制
想定年収400~660万 
時給2,100円~3,450円
時給内訳:基本給1,230円+派遣手当870~2,220円
※賞与・退職金前払い手当は派遣手当に含む

【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/プロダクトマネージャー(PdM)】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人

~1,200 万円 / 年

◎詳細
◼️ミッション

エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・音声認識・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業を中心とした顧客の業務変革や、自社AIプロダクトの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、プロダクトマネージャーとして、顧客・ユーザーの課題探索から、プロダクト戦略、要件定義、仕様策定、開発推進、リリース後の改善まで一気通貫で担っていただきます。
単なる仕様管理ではなく、AI技術をどのように顧客価値・事業価値に変換するかを考え、プロダクトを成長させることがミッションです。


◼️ポジションの魅力

エムニは現在、AIソリューション開発と自社AIプロダクト開発の両軸で事業を拡大しています。
自社プロダクトとしては、特許・知財業務を支援する AI特許ロケット や、ヒアリング・面談・調査業務を支援する AIインタビュアー など、生成AIを活用した新規プロダクト開発を進めています。
PdMには、こうしたプロダクトの0→1・1→10フェーズにおいて、ユーザー課題を深く理解し、AIエンジニア・Webエンジニア・Bizメンバーと連携しながら、価値あるプロダクトに磨き込んでいく役割を期待しています。
AI技術そのものを理解することも重要ですが、それ以上に「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」を定義し、プロダクトとして成立させる力が求められます。


◼️仕事のやりがい

- AIプロダクトの0→1・1→10フェーズに深く関われる
- 製造業を中心としたリアルな業務課題に向き合い、AIで解決策を形にできる
- LLM・RAG・AIエージェントなどの最新技術を、顧客価値に変換する経験ができる
- CEO・COO・BizDev・AIエンジニア・Webエンジニアと近い距離でプロダクト開発を推進できる
- 顧客ヒアリング、仮説検証、仕様策定、開発推進、改善まで一気通貫で関われる
- PMF前後のプロダクトを、自らの意思決定で成長させる経験ができる
- 将来的にはプロダクト責任者、事業責任者、CPO候補などのキャリアも目指せる


◼️業務内容

スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 自社AIプロダクトのプロダクト戦略・ロードマップ策定
- 顧客・ユーザーへのヒアリング、業務課題の整理、仮説検証
- 市場調査、競合調査、ユーザー課題の分析
- プロダクトビジョン、提供価値、ターゲットユーザーの整理
- 要件定義、仕様策定、画面設計、ユーザーストーリー作成
- AIエンジニア、Webエンジニア、デザイナー、Bizメンバーとの開発推進
- LLM・RAG・AIエージェント等を活用した機能企画
- プロトタイプ作成、ユーザーテスト、フィードバック収集
- 開発優先順位の決定、バックログ管理、リリース管理
- 利用データ、ユーザーフィードバックをもとにしたプロダクト改善
- 営業・CS・マーケティングと連携したGo To Market推進
- プロダクトKPIの設計、モニタリング、改善施策の立案
- 必要に応じた顧客提案、導入支援、社内外へのプロダクト説明


◼️担当するプロジェクト例

- AI特許ロケット
 特許・知財業務を支援するAIプロダクト
 発明情報、技術資料、特許文書などを扱う検索・要約・生成・構造化機能
 知財担当者・研究開発者の業務フロー改善
- AIインタビュアー
 ヒアリング・面談・調査業務を支援するAIプロダクト
 質問生成、深掘り、回答分析、要約、レポート生成
 採用、人事、営業、CS、調査、コンサルティング領域への展開
- 製造業向けAI業務支援プロダクト
 図面、帳票、PDF、マニュアル、問い合わせ履歴などを扱うAIアプリケーション
 熟練者の暗黙知や社内ナレッジを活用するRAG・AIエージェント
 現場業務の効率化、脱属人化、品質向上を支援するプロダクト

【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/プロダクトエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人

~1,000 万円 / 年

◎詳細
◼️ミッション
AI技術を駆使して、社会やビジネスに新たな価値を創出し、チームで成長することがミッションです。
技術の最前線で挑戦し、0→1の開発をリードしていただきます。

◼️本ポジション
自社プロダクトである「AI特許ロケット」の1人目専属エンジニアを担っていただきます。
受託案件との兼務はなく100%プロダクト専属としてコミットいただきます。
現状、まだ PMF 前のプロダクトであるため、CEO, COO を中心にプロダクトビジョンや技術選定から議論いただきます。
先々プロダクトのグロースフェーズでは採用や組織構成も考慮いただく必要があるので、
プロダクト立ち上げの 0→1 フェーズから、1→10, 10→100 を経験できるポジションとなります

◼️業務内容
- 製造業向け自社AIプロダクトの技術設計・開発・運用
- 0→1フェーズにおけるプロダクト立ち上げの技術的推進
- 技術選定・アーキテクチャ設計・技術負債の扱いに関する判断
- CEO / COO / AIエンジニアと議論しながらのプロダクトビジョン策定・合意形成
- ニーズに応じたAIアルゴリズムの選定・最適化・チューニング
-ユーザー理解を前提とした仮説検証・仕様策定・プロダクト改善

スキルや希望に応じて、社内外連携及びチームメンバーへの技術指導・コードレビュー等

【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/エンジニアリングマネージャー】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人

~1,200 万円 / 年

◎詳細
◼️ミッション

エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・音声認識・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業を中心とした顧客の業務変革や、自社AIプロダクトの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、エンジニアリングマネージャーとして、AIエンジニア・Webエンジニア・プロダクトエンジニアなどが高いパフォーマンスを発揮できる開発組織づくりを担っていただきます。
単なるピープルマネジメントにとどまらず、採用、育成、評価、開発プロセス改善、チーム設計、技術組織の文化づくりまで、エムニの事業成長を支えるエンジニアリング組織の中核を担うポジションです。

◼️本ポジションについて

エムニは現在、AIソリューション開発と自社AIプロダクト開発の両軸で事業を拡大しています。
事業成長に伴い、AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど、開発組織の人数・役割・プロジェクト数が増えています。
これまでは個々の高い自走力や少数精鋭の推進力によって開発を進めてきましたが、今後さらに組織として再現性高く成果を出すためには、開発プロセス、育成、技術ナレッジ共有、採用、評価、チーム体制を整えていく必要があります。
本ポジションでは、経営陣、PM、テックリード、AIエンジニア、Webエンジニアと連携しながら、エンジニアが集中して価値創出できる環境をつくっていただきます。
テックリードが主に「技術方針・設計判断・技術品質」に責任を持つのに対し、エンジニアリングマネージャーは「人・組織・プロセス・採用・成長」に責任を持つ役割です。

◼️仕事のやりがい

- 急成長するAIスタートアップで、開発組織づくりの初期フェーズから関われる
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど多様な専門性を持つメンバーの成長を支援できる
- 採用、育成、評価、開発プロセス改善など、組織の土台づくりに広く関われる
- 経営陣や事業責任者と近い距離で、事業成長に直結する組織課題に向き合える
- フルリモート・フレックス環境における、強い開発組織のあり方を設計できる
- AI社会実装を支えるエンジニアリング組織の文化・仕組みを自らつくれる
- 将来的にはVPoE、開発本部長、CTO候補など、より大きな組織責任を担うキャリアも目指せる

◼️業務内容

- スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- エンジニア組織のマネジメント、チームビルディング
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアの1on1、目標設定、成長支援
- エンジニアの評価、フィードバック、キャリア支援
- 開発チームの体制設計、役割定義、アサイン調整
- 開発プロセスの改善、スクラム・カンバン等の運用改善
- プロジェクトの進行状況や開発課題の可視化、ボトルネック解消
- テックリードやPMと連携した開発品質・生産性の向上
- 採用要件の定義、求人票作成、カジュアル面談、面接、候補者フォロー
- オンボーディング設計、育成プログラム、ナレッジ共有の仕組みづくり
- フルリモート環境におけるコミュニケーション設計、チーム文化づくり
- 技術負債、開発基盤、品質課題に関する組織的な改善推進
- 経営陣への組織課題の共有、改善提案、実行
- 必要に応じた技術的な意思決定支援、設計レビュー、コードレビュー

◼️関わるチーム・職種
- AIエンジニア
- AI/LLMエンジニア
- Webエンジニア
- シニアWebエンジニア
- テックリード/リードWebエンジニア
- プロダクトエンジニア
- プロダクトマネージャー
- AIプロジェクトマネージャー
- BizDev、セールス、コンサルタント
- 経営陣

◼️開発・組織テーマ例

- AIソリューション開発チームの体制設計
- 自社AIプロダクト開発チームの開発プロセス改善
- AIエンジニアとWebエンジニアが協働しやすい開発体制づくり
- ジュニア〜ミドルエンジニアの育成・レビュー体制づくり
- テックリード・シニアエンジニアの役割定義
- フルリモート環境における開発コミュニケーション設計
- 採用基準、面接設計、技術課題、評価基準の整備
- 開発ナレッジ共有、ドキュメント文化、レビュー文化の醸成
- 開発生産性、品質、納期、顧客価値を両立するプロセスづくり
- IPOを見据えた開発組織・エンジニアリングガバナンスの整備

【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/QAエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人

~800 万円 / 年

◎詳細
プロダクト品質を“工程”ではなく“設計”するポジション

■募集背景
エムニのプロダクトは、以下の特性を持っています。
・ AIモデルを含む複雑なシステム構成
・ 製造業の業務・現場制約を前提とした仕様
・ 長期運用を前提とした信頼性要求

そのため、
仕様・設計段階から品質観点で関与できるQAエンジニアを、
開発チームの中核メンバーとして迎えたいと考えています。


◼️仕事のやりがい
QAエンジニアとして、プロダクトの品質をゼロから設計し、価値を形にしていく挑戦ができます。
製造業×AIという複雑な領域で、
「品質が事業を動かす」現場に深く関わることができます。
テスト工程にとどまらず、仕様・設計・開発プロセス全体に関与し、
品質の観点からプロダクトの意思決定を前に進める経験を積める環境です。
チームで積み上げた品質が、長期運用されるプロダクトとして現場に根づく社会を支えていく実感と達成感を得られます。

◼️業務内容
開発チームと並走しながら、プロダクト全体の品質を設計・維持する役割を担っていただきます。

- 要件定義・仕様策定段階での品質観点レビュー
- テスト計画・テスト設計の策定
- 手動テスト・探索的テストの実施
- 自動テスト(E2E / API 等)の設計・運用方針策定
- 不具合分析・再発防止の仕組みづくり
- 開発チームと連携した品質改善プロセスの構築

単なるテスト実行担当ではなく、
「どうすれば品質を担保できるか」を考え、仕組みに落とす役割です。

【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/インフラエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人

~1,000 万円 / 年

◎詳細
◼️ミッション
PoCフェーズから本番環境への移行、LLMを用いた高負荷・高信頼性システムの運用が本格化する中で、
AIプロダクトを安定的かつスケーラブルに支えるインフラ基盤の強化が急務となっています。
研究者・AIエンジニアと密に連携しながら、インフラの設計・構築・運用をリードいただける方を募集します。

◼️このポジションの魅力
- AI・LLMプロダクトの中核インフラを設計段階から担える
- 研究者・AIエンジニアと近い距離で開発できる
- 技術選定・設計の裁量が大きい
- PoC〜本番・スケールまで一貫して関われる
- 「AIを社会で使える形にする」現場に直接関われる

◼️業務内容
AIプロダクトのライフサイクル全体を支えるインフラ業務をお任せします。
- GPU / 高性能計算環境を含む計算基盤の構築・最適化
- CI/CD パイプラインの設計・改善(モデル・アプリ両面)
- Kubernetes 等を用いたコンテナ基盤の運用
- 可観測性(Monitoring / Logging / Alerting)の設計・運用
- セキュリティ・権限管理・コスト最適化
- 障害対応、パフォーマンスチューニング、SRE活動
- AIエンジニア・研究者と連携した開発基盤の改善
※志向や経験に応じて、MLOps / Platform / SRE寄りの役割設計も可能です。

【リモート可・【東京】開発PM(金融)】DX戦略コンサルティング企業!最先端を行く企業で働くチャンス★ のリモートワーク求人

~1,200 万円 / 年

◎詳細
■お仕事内容
大手企業向けDX・基幹刷新・新規サービス開発などの数億円規模案件の統括責任者として、
提案〜デリバリー〜継続拡大まで一気通貫で担っていただきます。
・金融業界向けプロジェクトの全体統括
・要件定義~受入(UAT)工程までの推進責任
・顧客との要件/スコープ/優先順位調整
・プロジェクト計画・リスク管理・品質担保
・関係部門/ベンダーコントロール
・ステークホルダーマネジメント


■このポジションの魅力
・数億円規模のプロジェクトを裁量高くリード
・上流工程から意思決定に関与可能
・商流・立場に依存しない評価設計
・レガシー刷新ではない、現代的システム領域中心
・技術ではなくマネジメント能力で評価される環境


■募集背景
当社は現在、事業拡大フェーズに入り、対応領域・案件数ともに拡大が続いています。
今後の成長をさらに加速させるため、金融領域における大規模案件にて、
要件定義から受入工程までを統括するプロジェクトマネージャーを募集します。
単なる進行管理ではなく、顧客折衝・スコープ設計・推進戦略の中核を担うポジションです。


■アヴァント株式会社の特徴
ミガロホールディングスの一員としてIT部門をけん引しています。
もともとの特徴である穏やかな社風や働きやすさはそのままに、大手HDだからこその安定基盤や連携から生まれるシナジーをさらに活かして活躍の場を広げています。
アヴァントの社長をはじめ役員陣は全員エンジニア出身。
本当の意味で「エンジニアのためになる会社」を考えて作ってきました。
社員ひとりひとりのためになる業務やミッションは何か、近い立場で考えてくれたり相談できたりするのは、大きな安心につながると思います。

アヴァントの開発は、独自の「スモールSI」をコンセプトとした小規模開発が中心の受託開発と、
大規模案件を客先常駐でおこなうエンタープライズ開発の大きく2つの形態に分かれています。
エンジニアがしっかりとキャリアを作っていくことができるよう、営業やエンジニア上長とのコミュニケーションの機会も豊富です。
資格取得の支援制度や若手育成はもちろん、「次世代リーダー」の育成にも力を入れています。
これからスキルアップをしたい若手エンジニアも、育成を学びたいミドル層も、
会社全体を一緒に育成してくれるベテラン層もみなさんが活躍できる環境づくりをおこなっています。

【リモート可・【東京】開発PM(不動産)】DX戦略コンサルティング企業!最先端を行く企業で働くチャンス★ のリモートワーク求人

~1,200 万円 / 年

◎詳細
■お仕事内容
大手企業向けDX・基幹刷新・新規サービス開発などの数億円規模案件の統括責任者として、
提案〜デリバリー〜継続拡大まで一気通貫で担っていただきます。
・不動産業界向けプロジェクトの全体統括
・要件定義~受入(UAT)工程までの推進責任
・顧客との要件/スコープ/優先順位調整
・プロジェクト計画・リスク管理・品質担保
・関係部門/ベンダーコントロール
・ステークホルダーマネジメント


■募集背景
当社は現在、事業拡大フェーズに入り、対応領域・案件数ともに拡大が続いています。
今後の成長をさらに加速させるため、不動産領域における大規模案件にて、
要件定義から受入工程までを統括するプロジェクトマネージャーを募集します。
単なる進行管理ではなく、顧客折衝・スコープ設計・推進戦略の中核を担うポジションです。


■このポジションの魅力
・数億円規模のプロジェクトを裁量高くリード
・上流工程から意思決定に関与可能
・商流・立場に依存しない評価設計
・レガシー刷新ではない、現代的システム領域中心
・技術ではなくマネジメント能力で評価される環境


■アヴァント株式会社の特徴
ミガロホールディングスの一員としてIT部門をけん引しています。もともとの特徴である穏やかな社風や働きやすさはそのままに、
大手HDだからこその安定基盤や連携から生まれるシナジーをさらに活かして活躍の場を広げています。
アヴァントの社長をはじめ役員陣は全員エンジニア出身。本当の意味で「エンジニアのためになる会社」を考えて作ってきました。
社員ひとりひとりのためになる業務やミッションは何か、近い立場で考えてくれたり相談できたりするのは、大きな安心につながると思います。

アヴァントの開発は、独自の「スモールSI」をコンセプトとした小規模開発が中心の受託開発と、大規模案件を客先常駐でおこなう
エンタープライズ開発の大きく2つの形態に分かれています。エンジニアがしっかりとキャリアを作っていくことができるよう、
営業やエンジニア上長とのコミュニケーションの機会も豊富です。資格取得の支援制度や若手育成はもちろん、
「次世代リーダー」の育成にも力を入れています。これからスキルアップをしたい若手エンジニアも、育成を学びたいミドル層も、
会社全体を一緒に育成してくれるベテラン層もみなさんが活躍できる環境づくりをおこなっています。

【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/Webプロダクトエンジニア_AI特許ロケット】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人

~1,200 万円 / 年

◎詳細
◼️ミッション

エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
AI特許ロケットは、特許・知財業務をAIで支援する自社プロダクトです。
特許・知財領域では、発明情報、技術資料、特許文書、先行技術情報など、機密性・専門性の高いデータを扱います。プロダクトとして長期的に価値を提供するためには、AI機能の精度だけでなく、堅牢なWeb基盤、セキュリティ、権限管理、データ管理、監査性、スケーラビリティが不可欠です。
本ポジションでは、Webプロダクトエンジニアとして、AI特許ロケットの長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、マルチテナント設計、認証・認可、セキュリティ、AI基盤の安定化、高トラフィック対応、保守性・拡張性の高いWebプロダクト開発を担っていただきます。
AI特許ロケットを「AIで文書を生成するツール」ではなく、「企業の知財業務に安心して組み込めるSaaSプロダクト」へ進化させることがミッションです。


◼️プロダクトの設計思想

AI特許ロケットは、特許・知財という専門性の高い業務を扱うプロダクトです。
この領域では、情報の正確性、根拠の明確さ、データの機密性、アクセス制御、履歴管理が非常に重要になります。
また、発明情報や技術資料は企業にとって極めて重要な知的資産であり、ユーザーや組織ごとに適切な権限管理・データ分離・監査ログが求められます。
Webプロダクトエンジニアには、以下のような観点でプロダクトの土台を設計・改善していただきます。

- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計
- マルチテナントSaaSとしてのデータ分離
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位の権限管理
- 発明情報・技術資料・特許文書を扱うセキュリティ設計
- AI処理の非同期化・安定化
- 文書生成・検索・比較処理の安定実行基盤
- 監査ログ・操作ログ・変更履歴の設計
- 高トラフィック・大量文書処理を見据えたスケーラビリティ
- 知財業務に耐える信頼性・保守性


◼️業務内容

スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI特許ロケットのWebアプリケーション設計・開発・運用
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、技術選定
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- マルチテナントSaaSとしてのデータ設計、認証・認可、権限管理の設計・実装
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御、監査ログ設計
- 発明情報、技術資料、特許文書、先行技術情報を扱うセキュリティ設計
- AI機能を安定的に提供するためのAPI設計、非同期処理、ジョブ管理、エラーハンドリング
- LLM API・検索基盤利用を前提とした可用性・リトライ・コスト管理設計
- 大量文書処理、高トラフィック、利用拡大を見据えたパフォーマンス改善、スケーラビリティ向上
- インフラエンジニアと連携したクラウド構成、CI/CD、監視、ログ、アラート設計
- AIプロダクトエンジニアと連携したAI機能のWebアプリケーションへの組み込み
- 技術負債の整理、リファクタリング、開発基盤の整備
- テスト設計、品質改善、障害対応、運用改善
- コードレビュー、技術ドキュメント整備、開発プロセス改善


◼️開発テーマ例

- AI特許ロケットのWebアプリケーション基盤開発
- マルチテナント対応の認証・認可・権限管理設計
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御
- 発明情報・技術資料・特許文書を扱うセキュリティ設計
- AI利用ログ、監査ログ、操作ログ、変更履歴の設計・実装
- LLM API・検索基盤利用を前提とした非同期処理・ジョブキュー・リトライ制御
- 文書生成、検索、比較、要約処理の安定実行基盤
- 大量文書データに耐えるAPI・DB・検索・キャッシュ設計
- 知財業務向けの管理画面・権限管理画面・利用状況ダッシュボード
- セキュリティ、パフォーマンス、保守性を高めるリファクタリング
- 将来的なプロダクト横断基盤・共通コンポーネント設計

上部に戻る

Jobのタイトルが入ります

こちらの求人に応募します

Jobのタイトルが入ります

こちらの求人に応募します

への応募が完了しました。

ご応募ありがとうございます。
担当エージェントからの連絡をお待ちください。

Jobのタイトルが入ります

こちらの求人を辞退しますが間違いないですか?

への辞退が完了しました。

またのご応募お待ちしています。

求人へのお申し込みにはログインが必要です。

会員登録がまだの場合はこちら

既に応募済みの案件です。

求人への応募には
リラシクの利用を開始してください。

求人への応募にはご住所の入力が必要です。

予期せぬエラーが発生しました。